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公开(公告)号：CN112666458A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011406505.X
申请日：2020-12-04
申请人： 湖南五凌电力科技有限公司 , 五凌电力有限公司
摘要： 本申请实施例提供了一种发电设备状态评估方法以及评估装置，方法包括：获取发电设备的状态监测数据、巡检数据、定期工作数据与缺陷数据；将所述状态监测数据、所述巡检数据、所述定期工作数据与所述缺陷数据通过KKS编码抽取到所述发电设备的组成部件；对所述组成部件通过所述状态监测数据、所述巡检数据、所述定期工作数据与所述缺陷数据进行状态评估。在上述发电设备状态评估方法中，将状态监测数据与巡检数据、定期工作数据、缺陷数据等离线数据结合对发电设备的运行状态实施评估，数据更为全面，从而可以全面反映发电设备健康状态，评估结果的可靠性更高。
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公开(公告)号：CN112528805A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011401763.9
申请日：2020-12-04
申请人： 湖南五凌电力科技有限公司 , 五凌电力有限公司
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 本说明书提供一种水轮机压力脉动分析方法、装置、设备及存储介质，该方法包括采集水轮机在预设负荷下的压力脉动信号，并基于压力脉动信号获得压力脉动信号总能量；将压力脉动信号分解为多个分别代表不同模态的IMF分量；对分解得到的各IMF分量分别进行频率特征分析，得到各IMF分量的频率特征；根据各IMF分量的频率特征，分别将各IMF分量划分至预先构建的不同频率带中；计算各频率带的IMF分量总能量及IMF分量总能量占压力脉动信号总能量的比值，获得在预设负荷下水轮机的压力脉动多维频带能量占比特征。该方法实现对水轮机压力脉动信号幅值、频率特征的提取，展示不同频带压力脉动对总体压力脉动幅值增大的贡献率，分析在不同负荷下的表现特性。
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公开(公告)号：CN118520346A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410601384.6
申请日：2024-05-15
申请人： 湖南五凌电力科技有限公司 , 五凌电力有限公司
发明人： 魏加达 , 王思嘉 , 王卫玉 , 李贤明 , 罗立军 , 何葵东 , 刘斌 , 焦华伟 , 王小君 , 王凯 , 刘禹 , 袁世铎 , 莫凡 , 谢文宇 , 苏亮 , 谭文胜 , 刘强 , 张培 , 金艳 , 阳瑞霖 , 李崇仕 , 段界峰 , 赵瑞洋
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
摘要： 本申请属于设备检测领域，具体公开了一种油气水重要辅助设备智能分析及预警诊断方法，包括：获取用于油气水重要辅助设备健康分析的待预测数据；提取所述待预测数据的特征数据，将所述特征数据输入至训练好的故障诊断模型中，得到所述油气水重要辅助设备的健康状态结果；所述故障诊断模型是将在线监测数据作为训练集，基于所述训练集和所述训练集的诊断标签进行训练得到的；将所述健康状态结果发送到工业大数据平台，以基于所述健康状态结果为用户提供设备智能巡检服务、异常预警服务以及维护警示服务。通过本申请，可以提前发现设备可能存在的故障和问题，从而实施预测性维护。
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公开(公告)号：CN118500607A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410665792.8
申请日：2024-05-27
申请人： 五凌电力有限公司 , 湖南五凌电力科技有限公司
发明人： 李崇仕 , 李贤明 , 肖启志 , 首建威 , 罗立军 , 刘小云 , 谭文胜 , 刘强 , 王小君 , 马鑫 , 杨丹丹 , 王卫玉 , 莫凡 , 袁世铎 , 刘亚明 , 龚利恒 , 姚佳轩 , 余宏宇 , 张金华 , 王友 , 罗阳东 , 魏加达 , 王思嘉 , 赵瑞洋
摘要： 本发明属于智能监测技术领域，公开了一种分布式测温及温度补偿的超声螺栓预紧力监测系统及方法，包括：多通道超声螺栓预紧力监测主机：用于激励、接收超声回波和温度信号，对信号进行放大、解算、温度补偿，以有线或者无线的方式与服务器交互数据；超声、温度一体式探头：用于为发射、接收超声波和测量温度的传感器部分；高频屏蔽线缆：用于从超声、温度一体式探头到多通道超声螺栓预紧力监测主机，传输超声激励/回波及温度的模拟信号；服务器：对多通道超声螺栓预紧力监测主机进行配置，对测量的多颗螺栓预紧力的数值进行存储、数据管理、数据诊断。
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公开(公告)号：CN113586324B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202110867017.7
申请日：2021-07-29
申请人： 湖南五凌电力科技有限公司 , 五凌电力有限公司
IPC分类号： F03B15/00
摘要： 本公开提出一种水轮发电机组开机顺序确定方法、装置以及存储介质，方法包括：根据多个水轮发电机组分别对应的运行效率，确定多个水轮发电机组的第一开机顺序；根据多个水轮发电机组分别对应的健康程度，确定多个水轮发电机组的第二开机顺序；确定多个水轮发电机组分别对应的累计运行时间；以及根据第一开机顺序、第二开机顺序、累计运行时间，确定多个水轮发电机组的目标开机顺序，能够使水轮发电机组的开机顺序更加科学合理，并且同时保障水电站的设备安全和经济效益。
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公开(公告)号：CN115361021A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210980271.2
申请日：2022-08-16
申请人： 湖南五凌电力科技有限公司 , 五凌电力有限公司
IPC分类号： H03M1/12
摘要： 本申请提供一种信号转换方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：根据噪声声压级将接收到的多路噪声信号进行划分以确定量程区间，并确定量程区间对应的第一电压范围；根据第一电压范围和利用模数转换模块确定的输入电压确定量程区间的信号放大倍数；根据信号放大倍数确定量程区间放大后的第二电压范围；根据预先确定的多路噪声信号的分辨率确定量程区间对应的输出电压最小变化值；根据第二电压范围和输出电压最小变化值确定模数转换器对应的目标转换位数；根据第一电压范围和目标转换位数将多路噪声信号转换为单路噪声信号。本申请在提高分辨率的同时，降低了使用成本，提高了电路可靠性。
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公开(公告)号：CN115271123A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210937026.3
申请日：2022-08-05
申请人： 五凌电力有限公司 , 湖南五凌电力科技有限公司
摘要： 本公开提出了一种水电机组油系统的油量预警方法、装置和电子设备，涉及水电站设备安全技术领域。该方法包括：获取水电机组待测油系统当前的有功功率和发电态状态量以及待测油系统的类型；根据待测油系统的类型，获取待测油系统当前的各个油位数据；根据各个油位数据，计算待测油系统的当前油量；根据有功功率和发电态状态量，确定待测油系统的当前工况；基于预设的对应关系，根据工况，确定油量对应的油量阈值；根据油量和油量阈值之间的关系，确定对待测油系统的预警方式，进行预警。由此，实现了对水电机组各类油系统的油量自动计算及实时预警，保障了电站安全、稳定和经济运行性，有利于在数据量较大的情况下实现准确的分析和预警。
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公开(公告)号：CN115270887A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210937801.5
申请日：2022-08-05
申请人： 湖南五凌电力科技有限公司 , 五凌电力有限公司
摘要： 本申请一个实施例提供一种异常识别方法和装置，该方法包括：获取历史异常数据，进而确定对应的异常类型，提取历史异常数据中的能表征异常类型的特征；根据异常类型和特征对机器学习分类算法构建出的模型进行训练，并利用网格搜索算法对模型的模型参数进行调整，以得到分类模型；获取实时检测到的待测数据，将待测数据输入至分类模型，以输出混淆矩阵和分类标识，进而根据混淆矩阵和分类标识确定待测数据是否出现异常；响应于确定待测数据出现异常，生成告警信息并输出。从而可以提高异常告警和异常识别精度。
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公开(公告)号：CN115269655A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210937028.2
申请日：2022-08-05
申请人： 五凌电力有限公司 , 湖南五凌电力科技有限公司
IPC分类号： G06F16/2455 , G01F23/00 , G06Q50/06
摘要： 本公开提出一种水电机组轴承油箱油位的预警方法、装置及计算机设备，涉及水电机组技术领域。该方法包括：获取待监测的水电机组当前的设备参数及轴承油箱的第一油位值；基于设备参数，确定水电机组的状态；基于水电机组的状态，确定目标油位上下限；根据第一油位值与目标油位上下限，确定水电机组轴承油箱油位是否异常；在水电机组轴承油箱油位异常的情况下，进行异常预警。由此，可以先基于水电机组的状态，确定目标油位上下限，之后再基于水电机组当前的第一油位值，与该目标油位上下限的关系，确定水电机组轴承油箱油位是否异常，并进行异常预警，从而提高了水电机组轴承油箱油位监测的准确性和可靠性，为保障水电机组的平稳运行提供了条件。
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公开(公告)号：CN114528874A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210082089.5
申请日：2022-01-24
申请人： 五凌电力有限公司 , 湖南五凌电力科技有限公司
摘要： 本公开提出一种水电机组的故障诊断方法、装置及电子设备，涉及水电机组故障诊断技术领域，其中，所述方法包括：获取水电机组的时序数据；将所述时序数据进行处理，以获取对应的输入数据；利用训练完成的卷积神经网络模型对所述输入数据进行处理，以获取对应的类型标签；根据所述类型标签，确定所述水电机组的运行状况。由此，通过利用训练完成的卷积神经网络模型，结合水电机组的时序数据，即可较为准确地确定出水电机组的运行状态，进而也有效提高了水电机组故障诊断的诊断精确度。
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